(57)【要約】 【課題】  冬期指数を利用して路面凍結防止作業量を精度よく予測すること。【解決手段】  気温実績データ及び降雪量実績データに基づいて、冬期指数算出関数を決定する冬期指数算出関数決定部３４と、所定過去期間における路面凍結防止に要した作業量を示す路面凍結防止作業量と、該所定過去期間における前記気温実績データ及び前記降雪量実績データを前記冬期指数算出関数に代入することにより得られる冬期指数と、の相関関数を取得する相関関数取得部３８と、ＧＰＶデータに基づいて取得される所定未来期間の予測気温に関する気温予測データと、該所定未来期間の予測降雪量に関する降雪量予測データと、を前記冬期指数算出関数に代入することにより、該所定未来期間の予測冬期指数を決定し、前記所定未来期間の予測路面凍結防止作業量を算出する路面凍結防止作業量予測部４４と、を含む。【選択図】        図２
2006047049.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ＧＰＶデータに基づいて、気温データ及び降雪量データを取得する気象データ取得手段と、
過去の気温に関する気温実績データ及び過去の降雪量に関する降雪量実績データに基づいて、冬期指数算出関数を決定する冬期指数算出関数決定手段と、
所定過去期間における路面凍結防止に要した作業量を示す路面凍結防止作業量と、該所定過去期間における前記気温実績データ及び前記降雪量実績データを前記冬期指数算出関数に代入することにより得られる冬期指数と、の相関関数を取得する相関関数取得手段と、
所定未来期間の予測気温に関する前記気温データである気温予測データと、該所定未来期間の予測降雪量に関する前記降雪量データである降雪量予測データと、を前記冬期指数算出関数とに代入することにより、該所定未来期間の予測冬期指数を決定する予測冬期指数決定手段と、
前記予測冬期指数及び前記相関関数に基づいて、前記所定未来期間の予測路面凍結防止作業量を算出する路面凍結防止作業量予測手段と、
を含むことを特徴とする路面凍結防止作業量予測システム。
【請求項２】
前記相関関数取得手段は、地域ごとの前記路面凍結防止作業量と、該地域に含まれる少なくとも１の格子点の前記気温データである前記気温実績データ及び前記降雪量データである前記降雪量実績データとをそれぞれ前記冬期指数算出関数に代入することにより得られる少なくとも１の冬期指数と、に基づいて、該格子点ごとの前記相関関数を取得し、
前記予測冬期指数決定手段は、前記少なくとも１の前記格子点の前記気温予測データ及び前記降雪量予測データに基づいて、該少なくとも１の該格子点における前記予測冬期指数を決定し、
前記路面凍結防止作業量予測手段は、前記地域に含まれる前記少なくとも１の前記格子点ごとの相関関数と、該格子点における前記予測冬期指数と、に基づいて、該地域ごとの予測路面凍結防止作業量を算出する、
ことを特徴とする請求項１に記載の路面凍結防止作業量予測システム。
【請求項３】
ＧＰＶデータに基づいて、気温データ及び降雪量データを取得する気象データ取得ステップと、
過去の気温に関する気温実績データ及び過去の降雪量に関する降雪量実績データに基づいて、冬期指数算出関数を決定する冬期指数算出関数決定ステップと、
所定過去期間における路面凍結防止に要した作業量を示す路面凍結防止作業量と、該所定過去期間における前記気温実績データ及び前記降雪量実績データを前記冬期指数算出関数に代入することにより得られる冬期指数と、の相関関数を取得する相関関数取得ステップと、
所定未来期間の予測気温に関する前記気温データである気温予測データと、該所定未来期間の予測降雪量に関する前記降雪量データである降雪量予測データと、を前記冬期指数算出関数とに代入することにより、該所定未来期間の予測冬期指数を決定する予測冬期指数決定ステップと、
前記予測冬期指数及び前記相関関数に基づいて、前記所定未来期間の予測路面凍結防止作業量を算出する路面凍結防止作業量予測ステップと、
を含むことを特徴とする路面凍結防止作業量予測方法。
【請求項４】
ＧＰＶデータに基づいて、気温データ及び降雪量データを取得する気象データ取得手段、
過去の気温に関する気温実績データ及び過去の降雪量に関する降雪量実績データに基づいて、冬期指数算出関数を決定する冬期指数算出関数決定手段、
所定過去期間における路面凍結防止に要した作業量を示す路面凍結防止作業量と、該所定過去期間における前記気温実績データ及び前記降雪量実績データを前記冬期指数算出関数に代入することにより得られる冬期指数と、の相関関数を取得する相関関数取得手段、
所定未来期間の予測気温に関する前記気温データである気温予測データと、該所定未来期間の予測降雪量に関する前記降雪量データである降雪量予測データと、を前記冬期指数算出関数とに代入することにより、該所定未来期間の予測冬期指数を決定する予測冬期指数決定手段、及び
前記予測冬期指数及び前記相関関数に基づいて、前記所定未来期間の予測路面凍結防止作業量を算出する路面凍結防止作業量予測手段、
としてコンピュータを機能させることを特徴とする路面凍結防止作業量予測プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、路面凍結防止剤の使用量を予測するための路面凍結防止作業量予測システム、路面凍結防止作業量予測方法及び路面凍結防止作業量予測プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、路面の凍結を防止するために、種々の路面凍結防止作業が行われている。このような路面凍結防止作業は冬の寒さの厳しい地域で行われるものである。そして、気温・降雪量と路面凍結防止作業量との関係には一定の関係があることが知られており、例えば、非特許文献１には、路面凍結防止作業量を示す路面凍結防止剤散布量と、気温及び降雪量をパラメータとして冬の厳しさを示す冬期指数(Winter Index)との関係が、記載されている。
【非特許文献１】ジョン  Ｅ．  トーネス(John E. Thornes)，第三回雪氷対策技術に関する国際シンポジウム(THIRD INTERNATIONALSYMPOSIUM ON SNOW REMOVAL AND ICE CONTROL TECHNOLOGY)予稿集，米国ミネソタ州ミネアポリス市，１９９２年７月１４日−１８日，予稿番号２４
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
これまで上記のような関係は知られていたが、この関係に基づいて路面凍結防止作業量を予測することは困難であった。
【０００４】
すなわち、冬期指数を用いて路面凍結防止作業量の予測をするためには、気温や降雪量の予測に基づいて冬期指数を算出し、該算出された予測冬期指数に基づいて上記関係により路面凍結防止作業量の予測をすることになる。しかしながら、例えば一冬分の路面凍結防止作業量を予測するためには、一冬分の長期予報による気温や降雪量の予測を使うしかないが、予測及び上記関係を用いて予測するため両方の誤差が路面凍結防止作業量予測の誤差として効くことになるので、路面凍結防止作業量を実用になるレベルの精度で予測することは困難であった。
【０００５】
本発明は上記課題に鑑みてなされたものであって、その目的の一つは、冬期指数を利用して路面凍結防止作業量を精度よく予測することのできる路面凍結防止作業量予測システム、路面凍結防止作業量予測方法及び路面凍結防止作業量予測プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するための本発明は、ＧＰＶデータに基づいて、気温データ及び降雪量データを取得する気象データ取得手段と、過去の気温に関する気温実績データ及び過去の降雪量に関する降雪量実績データに基づいて、冬期指数算出関数を決定する冬期指数算出関数決定手段と、所定過去期間における路面凍結防止に要した作業量を示す路面凍結防止作業量と、該所定過去期間における前記気温実績データ及び前記降雪量実績データを前記冬期指数算出関数に代入することにより得られる冬期指数と、の相関関数を取得する相関関数取得手段と、所定未来期間の予測気温に関する前記気温データである気温予測データと、該所定未来期間の予測降雪量に関する前記降雪量データである降雪量予測データと、を前記冬期指数算出関数とに代入することにより、該所定未来期間の予測冬期指数を決定する予測冬期指数決定手段と、前記予測冬期指数及び前記相関関数に基づいて、前記所定未来期間の予測路面凍結防止作業量を算出する路面凍結防止作業量予測手段と、を含むことを特徴とする。
【０００７】
このように、ＧＰＶデータに基づく気象データにより路面凍結防止作業量を予測することにより、冬期指数を利用して路面凍結防止作業量を精度よく予測することができる。
【０００８】
また、上記路面凍結防止作業量予測システムにおいて、前記相関関数取得手段は、地域ごとの前記路面凍結防止作業量と、該地域に含まれる少なくとも１の格子点の前記気温データである前記気温実績データ及び前記降雪量データである前記降雪量実績データとをそれぞれ前記冬期指数算出関数に代入することにより得られる少なくとも１の冬期指数と、に基づいて、該格子点ごとの前記相関関数を取得し、前記予測冬期指数決定手段は、前記少なくとも１の前記格子点の前記気温予測データ及び前記降雪量予測データに基づいて、該少なくとも１の該格子点における前記予測冬期指数を決定し、前記路面凍結防止作業量予測手段は、前記地域に含まれる前記少なくとも１の前記格子点ごとの相関関数と、該格子点における前記予測冬期指数と、に基づいて、該地域ごとの予測路面凍結防止作業量を算出する、こととしてもよい。このようにすれば、ＧＰＶデータに基づく気象データにより地域ごとの路面凍結防止作業量の予測を精度よく行うことができる。
【０００９】
また、本発明に係る路面凍結防止作業量予測方法は、ＧＰＶデータに基づいて、気温データ及び降雪量データを取得する気象データ取得ステップと、過去の気温に関する気温実績データ及び過去の降雪量に関する降雪量実績データに基づいて、冬期指数算出関数を決定する冬期指数算出関数決定ステップと、所定過去期間における路面凍結防止に要した作業量を示す路面凍結防止作業量と、該所定過去期間における前記気温実績データ及び前記降雪量実績データを前記冬期指数算出関数に代入することにより得られる冬期指数と、の相関関数を取得する相関関数取得ステップと、所定未来期間の予測気温に関する前記気温データである気温予測データと、該所定未来期間の予測降雪量に関する前記降雪量データである降雪量予測データと、を前記冬期指数算出関数とに代入することにより、該所定未来期間の予測冬期指数を決定する予測冬期指数決定ステップと、前記予測冬期指数及び前記相関関数に基づいて、前記所定未来期間の予測路面凍結防止作業量を算出する路面凍結防止作業量予測ステップと、を含むことを特徴とする。
【００１０】
また、本発明に係るプログラムは、ＧＰＶデータに基づいて、気温データ及び降雪量データを取得する気象データ取得手段、過去の気温に関する気温実績データ及び過去の降雪量に関する降雪量実績データに基づいて、冬期指数算出関数を決定する冬期指数算出関数決定手段、所定過去期間における路面凍結防止に要した作業量を示す路面凍結防止作業量と、該所定過去期間における前記気温実績データ及び前記降雪量実績データを前記冬期指数算出関数に代入することにより得られる冬期指数と、の相関関数を取得する相関関数取得手段、所定未来期間の予測気温に関する前記気温データである気温予測データと、該所定未来期間の予測降雪量に関する前記降雪量データである降雪量予測データと、を前記冬期指数算出関数とに代入することにより、該所定未来期間の予測冬期指数を決定する予測冬期指数決定手段、及び前記予測冬期指数及び前記相関関数に基づいて、前記所定未来期間の予測路面凍結防止作業量を算出する路面凍結防止作業量予測手段、としてコンピュータを機能させることを特徴とする。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
本発明の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。
【００１２】
図１は、本実施の形態に係る路面凍結防止作業量予測システム１のハードウェア構成図である。該路面凍結防止作業量予測システム１には、例えば公知のパーソナルコンピュータやサーバコンピュータと同様のコンピュータを使用することができ、ＣＰＵ１０、ＲＡＭ１２、入出力部１４、通信部１６、データベース１８、外部記憶媒体２０、ハードディスク２２、表示部２４、入力部２６、バス２８を含んで構成されている。そしてＣＰＵ１０、ＲＡＭ１２、入出力部１４はバス２８を介して相互に接続され、入出力部１４は通信部１６、データベース１８、外部記憶媒体２０、ハードディスク２２と接続されている。
【００１３】
ＣＰＵ１０は、路面凍結防止作業量予測システム１の各部を制御するとともに、各種の演算を行い、例えば路面凍結防止作業の作業量を予測するための後述する種々の計算も行う。ＲＡＭ１２は、ＣＰＵ１０のワークメモリとして動作する。また、このＲＡＭ１２は、ＣＰＵ１０によって行われる各種処理に関わるプログラムやパラメータを保持している。入出力部１４は、ＣＰＵ１０と、通信部１６、データベース１８、外部記憶媒体２０及びハードディスク２２と、の間でのデータの送受信を中継する。また、ＣＰＵ１０の指示に従い、通信部１６、データベース１８、外部記憶媒体２０及びハードディスク２２を制御する。ハードディスク２２には、従来公知のハードディスクを使用することができ、コンピュータプログラムやデータを記憶する。また本発明に係るプログラムも記憶している。外部記憶媒体２０には、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＷ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＵＳＢフラッシュメモリ、ＲＯＭカード、リムーバルハードディスク等のあらゆるコンピュータ読み取り可能な情報記憶媒体を使用することができ、コンピュータプログラムやデータを記憶する。また本発明に係るプログラムも記憶している。データベース１８は、種々の実績データ及び予測データを記憶する。表示部２４はディスプレイ等の表示手段であり、路面凍結防止作業量予測システム１のユーザに対してＣＰＵ１０の指示に応じた表示を行う。入力部２６は、キーボードやマウス等の入力手段であり、路面凍結防止作業量予測システム１のユーザの操作による入力を受け付けて、ＣＰＵ１０に出力する。
【００１４】
図２は、路面凍結防止作業量予測システム１の機能ブロック図である。路面凍結防止作業量予測システム１は、機能的には気温実績データ取得部３０、降雪量実績データ取得部３２、冬期指数算出関数決定部３４、路面凍結防止作業量取得部３６、相関関数取得部３８、気温予測データ取得部４０、降雪量予測データ取得部４２、路面凍結防止作業量予測部４４を含んで構成されている。
【００１５】
気温実績データ取得部３０は、気象庁発表のＧＰＶ（Grid Point Value，気象要素や物理量の格子点上の値）データに基づいて、格子点ごとの過去の気温に関する実績データである気温実績データを取得する。具体的には、日ごとの最高気温と最低気温とを取得することにより、気温実績データとすることができる。なお、格子点ごとではなく、例えば格子点の気象データであるＧＰＶデータ等の気象実況データに基づいて地域ごとの気温実績データを取得することとしてもよい。
【００１６】
降雪量実績データ取得部３２は、気象庁発表のＧＰＶデータに基づいて、格子点ごとの過去の降雪量に関する実績データである降雪量実績データを取得する。具体的には、日ごとの降雪量を取得することにより、降雪量実績データとすることができる。なお、格子点ごとではなく、例えば格子点の気象データであるＧＰＶデータ等の気象実況データに基づいて地域ごとの降雪量実績データを取得することとしてもよい。
【００１７】
ここで、冬期指数について説明する。冬の厳しさを示す指標として使用される冬期指数には様々な種類が提唱されているが、ここでは代表的なものとして非特許文献１にも記載されるSHRP INDEXを取り上げて説明する。
【００１８】
SHRP INDEXは、式（１）に示す冬期指数算出関数で表される。ここで、ＳＩがSHRP INDEX、ＴＩが気温指数、Ｓが平均降雪量、Ｎが冬日率、Ｒが平均温度差であり、冬期指数算出関数は、これらの値をパラメータ（変数）とする関数である。また、ａ，ｂ，ｃ，ｄはＳＩの修正係数である。
【００１９】
【数１】
2006047049.tif 000003
【００２０】
ＳＩは、ある地点Ｑでの所定期間Ｐにおける数値として求められる。気温指数であるＴＩには、最低気温が０℃より高かった日を０、最低気温が０℃以下、かつ最高気温が０℃より高かった日を１、最高気温が０℃以下だった日を２として、地点Ｑでの所定期間Ｐにおける日数分これらの値を合計し、さらに日数で割った数値を使用することができる。このため、気温実績データ取得部３０により取得される気温実績データに基づいて、ＴＩを算出することができる。
【００２１】
また、平均降雪量であるＳには、地点Ｑでの所定期間Ｐにおける総降雪量を所定期間Ｐの日数で割った数値を使用することができる。このため、降雪量実績データ取得部３２により取得される降雪量実績データに基づいて、Ｓを算出することができる。
【００２２】
次に、冬日率であるＮには、地点Ｑでの所定期間Ｐにおいて最低気温が０℃以下になった日（冬日）の日数を、所定期間Ｐの日数で割った数値を使用することができる。このため、気温実績データ取得部３０により取得される気温実績データに基づいて、Ｎを算出することができる。
【００２３】
さらに、平均温度差であるＲには、地点Ｑでの所定期間Ｐにおける最高気温の平均と最低気温の平均の差を使用することができる。このため、気温実績データ取得部３０により取得される気温実績データに基づいて、Ｒを算出することができる。
【００２４】
このようにして、気温実績データと降雪量実績データとに基づいて、地点ごと及び期間ごとのＳＩを算出することができ、結果として該ＳＩは修正係数ａ，ｂ，ｃ，ｄの関数となる。
【００２５】
そして冬期指数算出関数決定部３４は、以下のようにして修正係数ａ，ｂ，ｃ，ｄを算出する。すなわち、所定期間Ｐにおける格子点Ｑでの気温実績データと降雪量実績データとに基づいて算出されるSHRP INDEXの値が、−５０から５０の間になるように修正係数を決定する。また、修正係数ａ，ｂ，ｃは式（１）におけるそれぞれの項の重みであり、過去の気象実績データに基づいて、最もよく該格子点での気象状態を冬期指数に反映できるように決定される。なお、該修正係数は、地域ごとの気象データに基づいて地域ごとに決定されることとしてもよい。
【００２６】
このようにして、格子点（地域）における所定過去期間の気象データに基づいて、格子点（地域）ごとの修正係数を決定することができる。そして、このようにして修正係数を決定することにより、冬期指数算出関数決定部３４は式（１）で表される冬期指数算出関数を決定している。
【００２７】
路面凍結防止作業量取得部３６は、地域ごとの過去の路面凍結防止作業量を取得する。なお、本実施の形態では、路面凍結防止作業量として、路面凍結防止剤の使用量を使用する。代表的な路面凍結防止剤としては、例えば塩化カルシウムが挙げられる。そしてこのような路面凍結防止剤は、冬期において路面が凍結することを防止するために路面に散布される。路面凍結防止作業量取得部３６は、その散布の実績である使用量を取得する。なお、望ましくは実際に路面に散布された量であるが、例えば出荷量で代用することもできる。また、公に使用される路面凍結防止剤の使用量としてもよいし、個人使用される量を含めてもよい。
【００２８】
路面凍結防止剤使用量とSHRP INDEXの相関関係の例を図３に示す。図３は、１月を所定期間ＰとするSHRP INDEXを横軸、該所定期間Ｐにおける路面凍結防止剤使用量を縦軸として、ある特定の地点についてグラフ上にプロットしたものである。図３により、SHRP INDEXと路面凍結防止剤使用量との相関関係が１次関数すなわち直線で近似されることが分かる。
【００２９】
なお、上記修正係数の決定において、路面凍結防止作業量と冬期指数の上記相関関係に基づいて修正係数を決定することにより、SHRP INDEX自体に路面凍結防止作業量との関連を反映させることとしてもよい。すなわち、まず所定期間Ｐにおける格子点Ｑでの冬期指数と、所定期間Ｐにおける格子点Ｑを含む地域Ｅにおける、路面凍結防止作業量取得部３６により取得される路面凍結防止剤使用量との相関関数を決定する。そして、この関数に合うようなＳＩを算出できる修正係数ａ，ｂ，ｃ，ｄを算出する。
【００３０】
具体的には、所定期間ごとの冬期指数ＳＩと、所定期間ごとの路面凍結防止剤使用量ｈと、の関係を示す関数を例えば式（２）のようにｈをＳＩの関数ｆで表すことにすると、実際に路面凍結防止剤使用量がｈであったときの冬期指数ＳＩがｆ-1(ｈ)となるように修正係数ａ，ｂ，ｃ，ｄが決定される。なお、修正係数ｄについては、任意の値を代入することにより、ＳＩの最大値又は最小値の絶対値を決定するために使用することもできる。
【００３１】
【数２】
2006047049.tif 000004
【００３２】
このようにすれば、SHRP INDEXと路面凍結防止剤使用量との関係が一定の関係を満たすように修正係数を決定することができる。
【００３３】
次に、路面凍結防止作業量予測部４４は、以上のようにして決定される冬期指数算出関数と、気温予測データと、降雪量予測データと、に基づいて路面凍結防止剤使用量を予測する。
【００３４】
まず、気温予測データは、気温予測データ取得部４０によって取得される。具体的には、気象庁の予想ＧＰＶデータに基づいて、所定の未来期間Ｐ’についての格子点ごとの気温を予測することにより、気温予測データを取得する。
【００３５】
気温予測データは、気温実績データ取得部３０により取得される気温実績データに基づいて、期間Ｐ’（例えば１月）における平年気温を算出し、該平年気温と、気象庁発表の長期予報データに基づいて、該期間Ｐ’についての気温予測データを取得することもできる。すなわち、長期予報データは、平年と比較して気温が「高めになる確率」「低めになる確率」「平年並みになる確率」を示すデータであり、これを期間Ｐ’における平年気温に反映させることにより、気温予測データを取得することもできる。なお、格子点ごとではなく、例えば格子点の気象予測データであるＧＰＶデータに基づいて地域ごとの気温予測データを取得することとしてもよい。
【００３６】
降雪量予測データは、降雪量予測データ取得部４２によって取得される。具体的には、気象庁の予想ＧＰＶデータに基づいて、所定の未来期間Ｐ’についての格子点ごとの気温と降水量を予測することにより、降雪量予測データを取得する。すなわち、雪になる確率と雨になる確率との比である雪水比と、気温と、の関係である気温対雪水比は図４によって表されるので、気温と降水量が分かれば、降雪量を予測することができる。なお、格子点ごとではなく、例えば格子点の気象予測データであるＧＰＶデータに基づいて地域ごとの降雪量予測データを取得することとしてもよい。
【００３７】
そしてこのようにすることにより取得される気温予測データと降水量予測データを上記冬期指数算出関数決定部３４により決定される冬期指数算出関数（例えば式（１））に代入することにより、冬期指数ＳＩが算出される。そして、冬期指数ＳＩが算出されれば、上記相関関数（例えば式（２））により路面凍結防止剤の使用量を算出することができる。そして、気温予測データと降雪量予測データに基づいて算出される該路面凍結防止剤使用量を、路面凍結防止作業量予測部４４は予測路面凍結防止剤使用量として算出する。該予測路面凍結防止剤使用量は、格子点ごとの気象予測データを使用して算出すれば格子点ごとの冬期指数になり、地域ごとの気象予測データを使用して算出すれば地域ごとの冬期指数となる。
【００３８】
ここで、地域ごとの予測使用量を予測するために、格子点ごとの気象予測データを使用することもできる。すなわち、格子点ごとの冬期指数をＳＩ（ｎ）のように表し、冬期指数と路面凍結防止剤使用量の相関関数を式（２）により表すことにすると、地域ごとの路面凍結防止剤使用量は式（３）により表すことができる。ここで、ｎは該地域に含まれる格子点を表し、ｍは該地域に含まれる格子点の数を表す。また、ｆｎ(  )は格子点ｎにおける上記相関関数を表す。ここでは、各格子点における路面凍結防止剤使用量の合計を地域ごとの路面凍結防止剤使用量としている。
【００３９】
【数３】
2006047049.tif 000005
【００４０】
式（３）のように各格子点での冬期指数を各格子点での相関関数に代入して得られる値の平均をとることにより、格子点ごとの冬期指数に基づいて、地域ごとの路面凍結防止剤使用量を算出することができる。ここにおいて、各格子点での相関関数ｆｎ(  )については、例えば格子点ｎの冬期指数と、該格子点ｎが含まれる地域の路面凍結防止剤使用量と、の相関関係を示す相関関数をｆｎ(  )とすることができる。このようにして路面凍結防止剤使用量ｈを算出することにより、各格子点が路面凍結防止剤使用量に与える影響を反映して路面凍結防止剤使用量ｈを算出することができる。なお、別途格子点ごとの重みを決定しておき、式（３）における加算の際に該重みを付け、重み付け平均をとることとしてもよい。
【００４１】
以上のようにして、ＧＰＶデータに基づく気象データにより路面凍結防止作業量を予測することにより、冬期指数を利用して路面凍結防止作業量を精度よく予測することができる。また、格子点ごとの気象データに基づいて、地域ごとの路面凍結防止作業量を精度よく予測することができる。すなわち、ＧＰＶデータでは予測精度はいいものの、細かすぎてそのままでは路面凍結防止剤使用量の予測に利用できず、一方地域ごとの気象データでは予測精度が悪かった。本実施の形態では上記のようにすることにより、予測精度のよい格子点での気象データを利用して地域ごとの路面凍結防止剤使用量を予測することができるので、冬期指数を利用して路面凍結防止作業量を精度よく予測することができる。
【００４２】
また、冬期指数を決定するための冬期指数算出関数により算出される冬期指数と、路面凍結作業量との関係を、予め冬期指数算出関数に反映させておくことにより、すなわち、冬期指数と路面凍結防止作業量との関係が一定の関係を満たすように、路面凍結防止作業量を反映させて修正係数を決定していることにより、路面凍結防止剤の使用量と冬期指数との関係に関連性を持たせることができ、冬期指数を利用して路面凍結防止作業量の予測を精度よく行うことができる。
【００４３】
以上の処理の一例を、路面凍結防止作業量予測システムの処理フロー図を参照しながら、より詳細に説明する。
【００４４】
図５は路面凍結防止作業量予測システムのＣＰＵ１０において実行される処理のフロー図である。まず、ＣＰＵ１０は気象実績データを取得する（Ｓ１００）。気象実績データは、格子点Ｑにおける所定期間Ｐごとの気温実績データ及び格子点Ｑにおける所定期間Ｐごとの降雪量実績データとすることができる。そして、該気象実績データに基づいて、冬期指数算出関数の修正係数を決定することにより、冬期指数算出関数を決定する（Ｓ１０２）。そして、所定期間Ｐごとの冬期指数を算出する（Ｓ１０４）。ここでの冬期指数は、決定された冬期指数算出関数に、格子点Ｑにおける気温実績データ及び降雪量実績データを代入することにより求められる。
【００４５】
そしてＣＰＵ１０は路面凍結防止作業量の地域Ｅにおける所定期間Ｐごとの実績データを取得する（Ｓ１０６）。そして各所定期間Ｐに対応する冬期指数と路面凍結防止作業量とに基づいて、冬期指数と路面凍結防止作業量との相関関数を求める（Ｓ１０８）。ここでいう相関関数とは最小二乗法によって求められる回帰式であってよい。なお、この相関関数を予め決定しておき、該相関関数に基づいて修正係数を算出することとしてもよい。
【００４６】
さらに、ＣＰＵ１０は気象予測データを取得する（Ｓ１１０）。気象予測データは、格子点Ｑにおける所定期間Ｐ’ごとの気温予測データ及び格子点Ｑにおける所定期間Ｐ’ごとの降雪量予測データとすることができる。そして、格子点ごと及び所定期間ごとの予測冬期指数を算出する（Ｓ１１２）。
【００４７】
そして、上記相関関数に基づいて、予測路面凍結防止作業量を算出する（Ｓ１１４）。このとき、地域Ｅに含まれる複数の格子点Ｑにおける気象予測データに基づいて、地域Ｅの路面凍結防止作業量を決定することとしてもよい。
【００４８】
なお、本発明は上記実施の形態に限定されるものではない。例えば上記実施の形態では路面凍結防止作業量として路面凍結防止剤使用量を使用したが、路面凍結防止剤使用量に代えて除雪車使用台数、路面凍結防止剤散布車使用台数、除雪車稼働時間、路面凍結防止剤散布車稼働時間等をに路面凍結防止作業量として本発明を適用することにより、これらについても、冬期指数を利用して精度よく予測を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００４９】
【図１】本発明の実施の形態にかかる路面凍結防止作業量予測システムのハードウェア構成図である。
【図２】本発明の実施の形態にかかる路面凍結防止作業量予測システムの機能ブロック図である。
【図３】本発明の実施の形態にかかるSHRP INDEXと路面凍結防止剤使用量の関係を示すグラフである。
【図４】本発明の実施の形態にかかる気温対雪水比のグラフである。
【図５】本発明の実施の形態にかかる路面凍結防止作業量予測システムの処理フロー図である。
【符号の説明】
【００５０】
１  路面凍結防止作業量予測システム、１０  ＣＰＵ、１２  ＲＡＭ、１４  入出力部、１６  通信部、１８  データベース、２０  外部記憶媒体、２２  ハードディスク、２４  表示部、２６  入力部、２８  バス、３０  気温実績データ取得部、３２  降雪量実績データ取得部、３４  冬期指数算出関数決定部、３６  路面凍結防止作業量取得部、３８  相関関数取得部、４０  気温予測データ取得部、４２  降雪量予測データ取得部、４４  路面凍結防止作業量予測部。
【図１】
2006047049.tif 000006
【図２】
2006047049.tif 000007
【図３】
2006047049.tif 000008
【図４】
2006047049.tif 000009
【図５】
2006047049.tif 000010